2016
DOI: 10.1590/0102-778631220130034
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O Intervalo de Tempo para uma Máxima Previsiblidade da Precipitação sobre o Semiarido Brasileiro

Abstract: ResumoO artigo apresenta uma avaliação do desempenho na previsão climática no alto vale do rio Jaguaribe, Estado do Ceará. A previsão é executada utilizando as condições de fronteira do modelo de circulação global (ECHAM 4.5) ao modelo regional (RAMS 6.0). O modelo simula as chuvas em escala mensal para agregá-las para a estação chuvosa regional (janeiro a junho). Utilizou-se, o Heidke Skill Score (HSS) como métrica da habilidade de previsão. As simulações foram feitas para a estação úmida abrangendo o período… Show more

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“…Essa região é compreendida por uma diversidade de regimes pluviométricos, resultado de fatores que podem atuar em conjunto ou isoladamente, definindo as condições do clima na região (SANTOS et al, 2016). Até mesmo o semiárido tem sofrido com fatos climáticos extremos não só associados às secas, mas às cheias também, que devem ser previstos com o intuito de atenuar os impactos negativos causados por esses fenômenos (CABRAL et al, 2016). DOI: 10.1590 Apesar de existirem vários métodos estatísticos para prever a ocorrência de eventos pluviométricos extremos, a distribuição de Gumbel é a que melhor se ajusta a esse tipo de fenômeno (HARTMANN; MOALA; MENDONÇA, 2011) e a mais adequada para estimar as probabilidades das precipitações máximas em diversas durações (HERSHFIELD; KOHLER, 1960), sendo a teoria de valores extremos comumente aplicada à análise estatística de variáveis como a precipitação máxima (BEIJO; MUNIZ; CASTRO NETO, 2005).…”
Section: Introductionunclassified
“…Essa região é compreendida por uma diversidade de regimes pluviométricos, resultado de fatores que podem atuar em conjunto ou isoladamente, definindo as condições do clima na região (SANTOS et al, 2016). Até mesmo o semiárido tem sofrido com fatos climáticos extremos não só associados às secas, mas às cheias também, que devem ser previstos com o intuito de atenuar os impactos negativos causados por esses fenômenos (CABRAL et al, 2016). DOI: 10.1590 Apesar de existirem vários métodos estatísticos para prever a ocorrência de eventos pluviométricos extremos, a distribuição de Gumbel é a que melhor se ajusta a esse tipo de fenômeno (HARTMANN; MOALA; MENDONÇA, 2011) e a mais adequada para estimar as probabilidades das precipitações máximas em diversas durações (HERSHFIELD; KOHLER, 1960), sendo a teoria de valores extremos comumente aplicada à análise estatística de variáveis como a precipitação máxima (BEIJO; MUNIZ; CASTRO NETO, 2005).…”
Section: Introductionunclassified
“…Therefore, a more adequate dimensioning requires analyses of risks and valuation of the safety water, thus using preferably high-reliability methods in situations of high risk of insufficient water supply, even when MSSociated with a lower cost and proportion of flooded areas. Semiarid regions present high spatial and temporal rainfall variabilities (Cabral et al, 2016); thus, implementing reservoirs is needed due to the strong impacts of water scarcity, since the water demand in these regions are not met (Hauschild, 2000) Considering the analyses, the methods of estimate of RC that do not consider the T present lower performance and should be avoided; among the methods that are associated to a frequency factor, RRCap_T present lower efficiency; and the methods that include synthetic series are the most indicated. These results are consistent with those presented by Rodrigues (2017), who evaluated these methodologies for dimensioning reservoirs for a sub-basin of the Paracatu River.…”
Section: Resultsmentioning
confidence: 99%
“…Centroids X and Y were used to obtain geographically continuous regions (Rao & Srinivas 2006, Calegario et al 2020. The mean annual total rainfall (p, in mm) was calculated with the aid of the Thiessen Polygon method using datasets from the rain gauges (Cabral et al 2016). This method originates from the Voronoi diagrams (Aurenhammer 1991) assuming that at any point in the watershed, the rainfall value is equal to the weighted mean of the nearest rain gauges, being possible to trace the areas of influence of the stations to characterize the spatial variability of rainfall (Souza et al 2017).…”
Section: Data Selection and Processing Criteriamentioning
confidence: 99%